我是计算机视觉新手,我想在给定一张模拟手表的图片 (like so => 10:09:00) 的情况下,自动读取 watch 上的时间。
我已经用 opencv 做了一些阅读和实验,最好的方法似乎是首先提取 face of the watch from the environment然后应用 hough probabilistic function to extract the hands 。然后,根据线条及其角度,计算时间。
虽然这听起来不错,但我很难找到代码示例来开始。 您知道我可以将哪些代码示例、博客、YouTube 视频、教程、库组合在一起来实现我的目标吗?
我对如何做到这一点的理解有什么好处吗?
这就是我现在的位置
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat src, gray;
src = imread( argv[1], 1 );resize(src,src,Size(640,480));
cvtColor( src, gray, CV_BGR2GRAY );
imshow("Input", src);
// Reduce the noise so we avoid false circle detection
GaussianBlur( gray, gray, Size(9, 9), 2, 2 );
vector<Vec3f> circles;
// Apply the Hough Transform to find the circles
HoughCircles( gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 30, 200, 50, 0, 0 );
// Draw the circles detected
for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
{
Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
int radius = cvRound(circles[i][2]);
circle( src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );// circle center
circle( src, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0 );// circle outline
cout << "center : " << center << "\nradius : " << radius << endl;
}
imshow( "Circle Detection", src );
waitKey(0);
return 0;
}
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat src = imread(argv[1], 0);
Mat dst, cdst, pdst;
Canny(src, dst, 50, 200, 3);
cvtColor(dst, cdst, CV_GRAY2BGR);
cvtColor(dst, pdst, CV_GRAY2BGR);
vector<Vec2f> lines;
// detect lines
HoughLines(dst, lines, 1, CV_PI/180, 122, 0, 0 );
// draw lines
for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
{
float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
Point pt1, pt2;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));
line( cdst, pt1, pt2, Scalar(0,255,0), 3, CV_AA);
}
imshow("source", src);
imshow("Hough detected lines", cdst);
vector<Vec4i> plines;
HoughLinesP(dst, plines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );
for( size_t i = 0; i < plines.size(); i++ )
{
Vec4i l = plines[i];
// draw the lines
line( pdst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);
}
imshow("Probabilistic Hough detected lines", pdst);
waitKey();
return 0;
}
谢谢, 米。
最佳答案
您发布的示例图像非常困难。但这个方法相当不错。
如果您想继续使用此方法,最好删除圆外且不穿过圆心附近的线。那么您将需要一种方法来隔离时针和分针。
如果你能找到几百张图像,训练 Haar 分类器来检测 watch 会比霍夫圆更好。训练深度神经网络通过查看 watch 的裁剪图像来判断时间也很不错。
关于c - 如何读取指针式 watch 的时间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44103671/